為什么沒有身體就無法發揮AI的全部潛能

人工智能似乎正在取得巨大進步。它已成為自動駕駛汽車，自動翻譯系統，語音和文本分析，圖像處理以及各種診斷和識別系統背后的關鍵技術。在許多情況下，人工智能可以在特定任務上超越最佳的人類績效水平。

我們正在目睹一個新興的商業行業的興起，它具有活躍的活動，巨大的金融投資和巨大的潛力。似乎沒有AI可以超越的領域-沒有無法自動化的任務，沒有至少不能由AI應用程序解決的問題。但這是真的嗎?

計算的理論研究表明，有些事情是不可計算的。杰出的數學家和代碼破譯者艾倫·圖靈(Alan Turing)證明了某些計算可能永遠不會完成(而另一些計算則需要數年甚至數百年的時間)。

例如，我們可以很容易地計算棋類游戲中的幾步棋，但是要檢查典型的80步棋類游戲末尾的所有棋子是完全不切實際的。即使使用世界上最快的超級計算機之一(每秒運行超過10萬億次操作)，也需要花費一年多的時間才能探索國際象棋空間的一小部分。這也稱為放大問題。

早期的AI研究通常會在少量問題組合(如棋子和十字架，稱為玩具問題)上產生良好的結果，但不會擴大到象棋(現實問題)這樣的較大問題。幸運的是，現代AI已經開發出解決此類問題的替代方法。這些可以擊敗世界上最好的人類玩家，而不是通過觀察所有可能的動作，而是通過遠超出人類思維能力的范圍。它通過使用涉及近似，概率估計，大型神經網絡和其他機器學習技術的方法來做到這一點。

但是這些確實是計算機科學的問題，而不是人工智能的問題。人工智能的智能執行是否有任何基本限制?當我們考慮人機交互時，一個嚴重的問題就清楚了。人們普遍期望未來的AI系統將與人類進行交流，并在友好，完全互動的社會交流中為人類提供幫助。

心智論

當然，我們已經有此類系統的原始版本。但是音頻命令系統和呼叫中心樣式的腳本處理只是冒充對話。所需要的是適當的社交互動，包括長期自由交流的對話，在此期間，AI系統會記住該人及其過去的對話。人工智能將必須理解意圖和信念以及人們所說的含義。